8 de abril de 2018
Mostramos una parte de la base de datos cars usando el paquete knitr y la función kable:
| speed | dist | \(Belen=x^2 + 2x\) |
|---|---|---|
| 4 | 2 | 18.74709 |
| 4 | 10 | 36.36729 |
| 7 | 4 | 55.32874 |
| 7 | 22 | 96.19056 |
| 8 | 16 | 96.65902 |
| 9 | 10 | 99.35906 |
| 10 | 18 | 136.97486 |
| 10 | 26 | 153.47665 |
| 10 | 34 | 169.15156 |
| 11 | 17 | 154.38922 |
Ahora usando el paquete DT y la función datatable:
Analizaremos la base de datos cars que se encuentra disponible en el ambiente base de R. A continuación mostramos estadÃstico descriptivos de la base de datos:
## speed dist Belén ## Min. : 4.0 Min. : 2.00 Min. : 18.75 ## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00 1st Qu.:183.96 ## Median :15.0 Median : 36.00 Median :326.29 ## Mean :15.4 Mean : 42.98 Mean :350.72 ## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00 3rd Qu.:485.91 ## Max. :25.0 Max. :120.00 Max. :815.78
A contuación mostramos graficos cruzados de las variables de la base de datos.
Usando la función plot(). Gráfico de la recta de regresión.
Usando el paquete ggplot2. Gráfico de la recta de regresión.
Una vez estimados los coeficientes del modelo de regresión siguiente:
\[ Belen_i=\beta_0+\beta_1 dist_i + \varepsilon_i \]
Obtenemos las siguientes estimaciones.
La ecuación de la recta de regresión es:
\[ Belen=42.61+7.17 dist \]
El \(R^2=0.79\)
Se muestra a continuación la tabla ANOVA del modelo.
| Df | Sum Sq | Mean Sq | F value | Pr(>F) | |
|---|---|---|---|---|---|
| dist | 1 | 1672210.59 | 1672210.59 | 185.16 | 0.0000 |
| Residuals | 48 | 433495.40 | 9031.15 |
Usando el paquete plotly. Gráfico de la recta de regresión.